Hibrit Getirme ve Ajan Gözlemlenebilirliği
Çoğu RAG sistemi üretim ortamında başarısız olur. Dil modelinden dolayı değil, getirme (retrieval) aşamasında başarısız olurlar.
Sistem doğru veri parçasını getiremez. Ya da veriyi getirir ancak 40. sıraya gömer. Üretici (generator) bilgiyi asla göremez. Ekibinizin neyin yanlış gittiğini görmesinin bir yolu yoktur.
Bu mimari her iki sorunu da çözer.
Daha iyi sonuçlar için şu üç adımı izleyin:
Hibrit Getirme (Hybrid Retrieval) Kullanın Sözcüksel BM25 ve yoğun anlamsal aramayı (dense semantic search) aynı anda çalıştırın. Listeleri birleştirmek için reciprocal rank fusion kullanın. Kıyaslamalar, metin ve tablo verilerinde bunun, sadece BM25'e kıyasla Recall@5 değerine 8 yüzde puanı eklediğini göstermektedir.
Bir Yeniden Sıralayıcı (Reranker) Ekleyin Yeniden sıralayıcı, hassasiyeti (precision) artırmanın en iyi yoludur. En iyi 50 ila 100 aday üzerinde bir cross-encoder kullanın. Bu adım sonuçlarınızı önemli ölçüde iyileştirir.
Gözlemlenebilirliğe (Observability) Odaklanın Getirme hattınızdaki (retrieval pipeline) hataları bulmak için izlere (traces) ihtiyacınız vardır. İzler olmadan sistemi düzeltemezsiniz.
RAG sisteminizi bu üretim standartlarıyla inşa edin.
Kaynak: https://dev.to/rishi_kora/hybrid-retrieval-and-agent-observability-a-production-rag-build-2h6p
İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi